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龙图腾网获悉深圳市国电科技通信有限公司;深圳智芯微电子科技有限公司申请的专利InceptionTS模型的建立方法、装置及窃电检测方法、装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114841314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210412569.3，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权InceptionTS模型的建立方法、装置及窃电检测方法、装置是由王祥;武占侠;魏本海;吴明朗;冷安辉;何晓蓉设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本InceptionTS模型的建立方法、装置及窃电检测方法、装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种InceptionTS模型的建立方法、装置及窃电检测方法、装置，InceptionTS模型的建立方法包括：获取训练数据集，其中，训练数据集中的训练数据包括窃电用户用电数据和非窃电用户用电数据；将训练数据集中的训练数据输入至InceptionTS模型，得到每一训练数据的分类向量，其中，分类向量包括窃电类别；根据分类向量及其对应训练数据的所属窃电类别构建损失函数；基于损失函数对InceptionTS模型进行训练，得到训练好的InceptionTS模型。利用该建立方法得到的训练好的InceptionTS模型，具有准确率，误报率低，且适应性强的优点。

本发明授权InceptionTS模型的建立方法、装置及窃电检测方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种InceptionTS模型的建立方法，其特征在于，包括： 获取训练数据集，其中，所述训练数据集中的训练数据包括窃电用户用电数据和非窃电用户用电数据； 将所述训练数据集中的训练数据输入至InceptionTS模型，得到每一训练数据的分类向量，其中，所述分类向量包括窃电类别； 根据所述分类向量及其对应训练数据的所属窃电类别构建损失函数； 基于所述损失函数对所述InceptionTS模型进行训练，得到训练好的InceptionTS模型； 所述将所述训练数据集中的训练数据输入至InceptionTS模型，得到每一训练数据的分类向量，包括： 将所述训练数据集中的训练数据输入多层第一InceptionBlock网络，得到第一张量，同时将所述训练数据集中的训练数据输入第一残差结构，得到第二张量，并将所述第一张量和所述第二张量进行相加后，通过第一激活层得到第三张量，其中，每层所述第一InceptionBlock网络之后加入了第一批标准化层和第二激活层，所述第一残差结构包括第一卷积层和第二批标准化层； 将所述第三张量输入多层第二InceptionBlock网络，得到第四张量，同时将所述第三张量输入第二残差结构，得到第五张量，并将所述第四张量和所述第五张量进行相加后，通过第三激活层得到目标张量，其中，每层所述第二InceptionBlock网络之后加入了第三批标准化层和第四激活层，所述第二残差结构包括第二卷积层和第四批标准化层； 将所述目标张量依次输入平均池化层和全连接层，得到所述分类向量； 将所述训练数据集中的训练数据输入InceptionBlock网络，包括：将所述训练数据集中的训练数据分别输入至第一结构和第二结构，对应得到第六张量和多个第七张量，其中，所述第一结构包括依次连接的池化层和LSTM长短期记忆网络层，所述第二结构包括依次连接的第三卷积层和卷积层组，所述卷积层组包括与所述第三卷积层分别连接的多个第四卷积层，所述多个第四卷积层的大小不同；将所述第六张量和所述多个第七张量合并输入FilterConcatenation混合层，得到第八张量。

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